Custom GPTs im Unternehmen:
5 Grenzen, die ich in der Praxis sehe
Custom GPTs sind der neue Liebling in vielen Unternehmen. In zehn Minuten erstellt, mit eigenem Namen versehen und im Team geteilt. Die Versuchung ist groß, damit die KI Strategie als erledigt zu betrachten. Doch wer genauer hinschaut, erkennt: Zwischen einem Custom GPT für die persönliche To do Liste und einer unternehmensweiten KI Lösung liegen Welten. Dieser Beitrag zeigt, wo die Grenzen verlaufen. Und warum Micro Apps wie auraHub von auraNexus.ai eine echte Alternative darstellen.
Was Custom GPTs gut können
Fairness zuerst: Custom GPTs haben ihre Berechtigung. OpenAI hat mit diesem Feature etwas geschaffen, das den Einstieg in die KI Nutzung erheblich vereinfacht.
Schneller Einstieg: In wenigen Minuten lässt sich ein GPT erstellen, der auf einen bestimmten Anwendungsfall zugeschnitten ist. Kein Code, keine IT Abteilung, kein Projektantrag.
Einfache Anpassung: Name, Beschreibung, Anweisungen und optional eigene Dateien hochladen. Das Interface ist intuitiv, die Lernkurve flach.
Gut für Prototypen: Wer eine Idee schnell testen will, findet in Custom GPTs ein brauchbares Werkzeug. Funktioniert der Anwendungsfall grundsätzlich? Ein Custom GPT liefert in Stunden eine Antwort, für die sonst Wochen nötig wären.
Persönliche Produktivität: Für den einzelnen Wissensarbeiter, der seine Mails optimieren oder Recherchen beschleunigen will, sind Custom GPTs eine echte Hilfe.
Soweit die Sonnenseite. Doch wenn es um den unternehmensweiten Einsatz geht, zeigen sich die Schattenseiten.
Die fünf Grenzen von Custom GPTs im Unternehmenseinsatz
1. Kein On Premises Betrieb möglich
Custom GPTs laufen ausschließlich auf OpenAIs Cloud Infrastruktur. Auch ChatGPT Enterprise bietet keine On Premises Option. Jede Anfrage, jedes hochgeladene Dokument, jede Antwort geht durch Server in den USA.
Regulierte Branchen wie Pharma, Finanzdienstleistungen oder der öffentliche Sektor haben oft strikte Vorgaben, wo Daten verarbeitet werden dürfen. Die DSGVO erlaubt zwar unter bestimmten Bedingungen Datenübertragungen in Drittländer, aber die rechtliche Grauzone bleibt. Viele Compliance Abteilungen winken ab, sobald sie US Cloud hören.
Wer Daten im eigenen Rechenzentrum halten muss, kann Custom GPTs schlicht nicht nutzen. Das gilt unabhängig vom gewählten OpenAI Tarif.
2. Vendor Lockin bei OpenAI
Ein Custom GPT läuft ausschließlich auf OpenAI Modellen. Seit August 2025 ist GPT 5 Standard, aktuell GPT 5.2. Die Wahl des Sprachmodells ist keine Wahl, sie ist vorgegeben.
Die KI Landschaft entwickelt sich rasant. Claude von Anthropic überzeugt bei analytischen Aufgaben. Mistral bietet europäische Alternativen. Google Gemini holt auf. Lokale Open Source Modelle wie Llama werden für sensible Anwendungsfälle immer relevanter.
Wer heute alles auf Custom GPTs setzt, bindet sich an einen einzigen Anbieter. Preiserhöhungen, Funktionsänderungen, Verfügbarkeitsprobleme: All das liegt außerhalb der eigenen Kontrolle. Eine Migration zu einem anderen Modell bedeutet von vorne anfangen.
3. Das Prompt Problem bleibt
Custom GPTs haben eine Anweisung im Hintergrund, aber die Nutzeroberfläche bleibt ein Chatfenster. Der Mitarbeiter tippt seine Anfrage in ein leeres Textfeld. Genau das ist das Problem: Die meisten Menschen wissen nicht, wie sie eine KI effektiv ansprechen.
Ein Custom GPT mit dem Namen Pressemitteilungs Assistent ist besser als ein blankes ChatGPT. Aber der Nutzer muss immer noch formulieren, was er will. Schreibe mir eine Pressemitteilung über unser neues Produkt liefert andere Ergebnisse als ein strukturierter Prompt mit Headline, Lead, Zitat und Boilerplate.
Die Qualität hängt weiterhin vom Prompt Engineering Können des Nutzers ab. Das ist kein Fortschritt, das ist das alte Problem in neuem Gewand.
4. Keine echte Rechtesteuerung
In ChatGPT Enterprise lassen sich Custom GPTs für bestimmte Nutzergruppen freischalten. Das ist ein Anfang. Aber was passiert mit den Daten, die der GPT verarbeitet?
Ein Beispiel: Der HR GPT soll bei der Erstellung von Stellenanzeigen helfen und bekommt Zugriff auf Gehaltsbänder. Wer garantiert, dass nur HR Mitarbeiter diesen GPT nutzen? Und was passiert, wenn jemand fragt: Zeig mir alle Gehälter in Abteilung X? Der GPT hat keine Ahnung, ob der Fragende das sehen darf.
Echte Unternehmensanwendungen brauchen granulare Rechtesteuerung: Wer darf welche Daten sehen? Wer darf welche Aktionen ausführen? Diese Konzepte existieren in Custom GPTs nicht.
5. Begrenzter Zugriff auf Unternehmenswissen
Custom GPTs erlauben das Hochladen von Dateien. Das klingt nach einer Lösung für den Zugriff auf internes Wissen. In der Praxis ist es das nicht.
Technische Limits: 512 MB max. pro Datei | 20 Dateien max. pro GPT | 2 Mio. Tokens max. pro Textdokument
Ein SharePoint mit tausenden Dokumenten? Passt nicht. Eine Confluence Instanz mit Jahren an Wissensartikeln? Unmöglich. Und selbst bei einzelnen Dateien: Es gibt keine semantische Suche, keine Vektorindizierung, keine Relevanzbewertung. Der GPT durchsucht die Dateien, so gut er kann. Aber das ist weit entfernt von einer professionellen Enterprise Search mit RAG Anbindung.
Die wirkliche Stärke von KI im Unternehmen entfaltet sich, wenn sie auf das gesamte Unternehmenswissen zugreifen kann: rechtegeprüft, aktuell, semantisch verstanden. Custom GPTs können das nicht.
Vergleich: Custom GPTs vs. auraHub Micro Apps
Die folgende Tabelle fasst die wesentlichen Unterschiede zwischen Custom GPTs und der KI Plattform auraHub von auraNexus.ai zusammen:
Kriterium | Custom GPTs | auraHub (auraNexus.ai) |
Deployment | Nur OpenAI Cloud (US) | On Premises oder Cloud |
Modellwahl | Nur GPT 5 / GPT 5.2 (OpenAI) | OpenAi, Claude, Gemini, Mistral |
Nutzereingabe | Freies Textfeld (Prompt) | Strukturierte Eingabemaske |
Datei Upload | Max. 20 Dateien, 512 MB/Datei | Enterprise Search + RAG |
Rechtesteuerung | Nur GPT Freigabe | Rollenbasiert, dokumentgenau |
DSGVO Konformität | Eingeschränkt (US Server) | Voll (bei On Premises) |
Kosten/Nutzer/Monat | Business: 25 bis 30 USD, Enterprise: ca. 60 USD | Projektbasiert |
Geeignet für | Prototypen, persönliche Nutzung | Produktiver Enterprise Einsatz |
Was Unternehmen wirklich brauchen
Die Grenzen von Custom GPTs zeigen, worauf es im Enterprise Kontext ankommt. Bei auraNexus.ai setzen wir deshalb auf einen anderen Ansatz: auraHub, eine KI Plattform mit Micro Apps.
Strukturierte Eingaben statt freier Prompts: In auraHub wählen Nutzer aus vordefinierten Feldern: Thema, Tonalität, Länge, Zielgruppe. Kein Prompt Engineering nötig. Die KI arbeitet im Hintergrund, der Mensch bleibt im Mittelpunkt.
Modellflexibilität: Jede auraHub Micro App kann ein anderes Modell nutzen. Claude für Analysen, GPT 5 für kreative Texte, Mistral für schnelle Übersetzungen. Die Wahl liegt beim Unternehmen, nicht beim Anbieter.
Deployment Optionen: auraHub läuft On Premises oder in kontrollierter Cloud. Sensible Daten bleiben im eigenen Rechenzentrum, DSGVO konform und AI Act ready.
Rechtekonzepte: Wer darf welche Micro App nutzen? Wer sieht welche Daten? auraHub integriert sich in bestehende Identity Systeme und respektiert Zugriffsrechte auf Dokumentenebene.
Enterprise Search als Wissenslayer: Optional bindet auraHub professionelle Suchinfrastruktur an: semantische Suche, Vektorindizierung, Rechteprüfung in Echtzeit. Das ist die Grundlage für RAG basierte Antworten aus internen Dokumenten.
Was sind Micro Apps? Spezialisierte Mini Anwendungen, die genau eine Aufgabe lösen. Jede auraHub Micro App hat ein klar definiertes Eingabeformular. Nutzer füllen Felder aus, klicken einen Button und erhalten ein Ergebnis. Das Sprachmodell arbeitet im Hintergrund, aber der Nutzer muss keine Prompts schreiben. Beispiele: Mail Generator, Pressemitteilungs Assistent, Meeting Protokoll Generator, SOP Verdichter.
Wann Custom GPTs trotzdem Sinn machen
Dieser Blogbeitrag ist keine Abrechnung mit Custom GPTs. Sie haben ihren Platz. Nur eben nicht überall.
Persönliche Produktivität: Für den einzelnen Mitarbeiter, der seine eigene Arbeit optimieren will, sind Custom GPTs eine gute Wahl. Solange keine sensiblen Unternehmensdaten im Spiel sind.
Prototyping: Bevor ein Unternehmen in eine Enterprise Lösung wie auraHub investiert, kann ein Custom GPT zeigen, ob ein Anwendungsfall grundsätzlich funktioniert. Proof of Concept in Minuten.
Teams ohne Compliance Anforderungen: Kleine Teams, Start ups oder Projekte ohne regulatorische Hürden können mit Custom GPTs produktiv arbeiten. Die Grenzen werden erst relevant, wenn Skalierung und Compliance ins Spiel kommen.
Experimentierfelder: Innovationsabteilungen, die neue Ideen testen wollen, finden in Custom GPTs ein schnelles Werkzeug. Die Erkenntnisse können später in auraHub Micro Apps überführt werden.
Prototyp vs. Produktion
Custom GPTs sind Prototypen. auraHub ist Produktion. Beide haben ihre Berechtigung, aber für unterschiedliche Zwecke.
Der Unterschied ist derselbe wie zwischen einer Excel Tabelle und einem ERP System. Beides hat seinen Platz. Aber niemand würde ernsthaft vorschlagen, die Unternehmenssteuerung auf Excel Makros aufzubauen.
Wer KI im Unternehmen produktiv einsetzen will, braucht mehr: strukturierte Eingaben, Modellflexibilität, Compliance Optionen, Rechtesteuerung und Zugriff auf Unternehmenswissen. Das leistet auraHub von auraNexus.ai. Custom GPTs nicht.
Die gute Nachricht: Der Weg vom Prototyp zur Produktion ist kürzer als gedacht. Ein Proof of Concept mit auraHub dauert vier Wochen, nicht vier Monate. Und die Erkenntnisse aus den Custom GPT Experimenten sind nicht verloren. Sie zeigen, welche Anwendungsfälle den größten Mehrwert haben.
Häufige Fragen (FAQ)
Was sind die Grenzen von Custom GPTs im Unternehmen?
Custom GPTs haben fünf wesentliche Grenzen: (1) Kein On Premises Betrieb möglich, auch nicht mit ChatGPT Enterprise, (2) Vendor Lockin bei OpenAI, nur GPT Modelle nutzbar, (3) Das Prompt Problem bleibt, Nutzer müssen weiterhin formulieren können, (4) Keine echte Rechtesteuerung auf Dokumentenebene, (5) Maximal 20 Dateien à 512 MB pro GPT, keine Enterprise Search.
Was kostet ChatGPT Business vs. ChatGPT Enterprise?
ChatGPT Business (ehemals Team, umbenannt August 2025) kostet 25 USD pro Nutzer und Monat bei jährlicher Zahlung oder 30 USD bei monatlicher Zahlung. ChatGPT Enterprise wird individuell verhandelt und liegt laut Branchenschätzungen bei etwa 60 USD pro Nutzer und Monat für größere Organisationen.
Kann ich Custom GPTs in auraHub überführen?
Die GPTs selbst nicht, aber die Logik dahinter. Die Anweisungen und Prompts, die Sie für Ihre Custom GPTs entwickelt haben, lassen sich in auraHub Micro Apps übertragen. Der Unterschied: In auraHub werden sie mit strukturierten Eingabemasken kombiniert und können auf verschiedenen Modellen laufen.
Was ist der Unterschied zwischen Micro Apps und Custom GPTs?
Custom GPTs sind angepasste Chatbots mit einem freien Textfeld. Micro Apps in auraHub sind spezialisierte Anwendungen mit strukturierten Eingabeformularen. Der Nutzer wählt Optionen und füllt Felder aus, ohne Prompt Kenntnisse. Das Sprachmodell arbeitet im Hintergrund.
Wie aufwendig ist der Wechsel zu auraHub?
Ein Proof of Concept mit auraHub ist in vier Wochen umsetzbar. Der produktive Rollout hängt von der Komplexität ab, insbesondere davon, ob ein Wissenslayer mit Enterprise Search angebunden werden soll. Typisch sind zwei bis drei Monate für eine vollständige Implementierung.
Ist auraHub DSGVO konform?
Ja. auraHub kann vollständig On Premises betrieben werden. Keine Daten verlassen das eigene Rechenzentrum. Bei Cloud Deployment lassen sich europäische Server nutzen. Die Plattform ist DSGVO konform und für den EU AI Act vorbereitet.
Welches Modell nutzen Custom GPTs aktuell?
Seit August 2025 ist GPT 5 das Standardmodell in ChatGPT. Die aktuelle Version ist GPT 5.2, veröffentlicht im Dezember 2025. Custom GPTs werden am 12. Januar 2026 automatisch auf GPT 5.2 migriert. Trotz der Modellverbesserungen bleiben die strukturellen Grenzen von Custom GPTs bestehen: Vendor Lockin, keine On Premises Option und begrenzte Dateiverwaltung.
Bereit für den nächsten Schritt?
Wenn Sie wissen möchten, wie der Weg vom Custom GPT zur Enterprise Lösung für Ihr Unternehmen aussieht, sprechen Sie uns an. Ein Proof of Concept mit auraHub liefert in vier Wochen Klarheit.
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